MedSPSS小课堂——单样本t检验
大家好，欢迎来到MedSPSS小课堂。这个新系列将通过案例教学，带您轻松学统计。
我们本期的内容是：单样本t检验。
1. 概念
单样本t检验（one-samplet-test）：样本统计量与其总体统计量，或理论值之间的差异检验。例如要比较样本均值与总体均值之间的差异可用单样本t检验。
2. 用法
用于分析定量数据与某个数字是否有显著性差异，如分析某大学女生的身高均值是否达到了161cm。
3. 使用条件
当n<30时，数据为正态，可使用t检验；若总体标准差已知，也可使用z检验。
当n<30时，数据为非正态，可用对数转换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变换方法转化为正态或接近正态，再进行t检验。
当n≥30时，用t检验，也可使用z检验。
4. 案例
根据一组人群所记录的38个BMI样本数据，了解其总体的体重情况是否理想。
部分案例数据
5. 问题分析
身体质量指数（BMI）是衡量人体胖瘦度以及是否健康的一个常用判断指标，BMI在20至25之间为正常，超过25为超重，30以上则为肥胖（适用于一般成年人纤体）。可以通过单样本t检验来分析该组人群的BMI的平均值是否低于理论上BMI正常值，以此来推断该组人群的体重情况，可假定理论上BMI正常值为25。
6. 案例分析步骤
Step1：上传数据
基于MedSPSS，通过数据管理----文件----上传文件，上传整理好的“单样本BMI.xlsx”数据，来做接下来的单样本t检验。
Step2：BMI正态性检验
在正式进行单样本t检验之前，需要对数据做正态性检验，选择假设检验---分布检验---正态检验，将BMI作为检验变量，因样本数不足50，这里采用shapiro-wilk进行正态性检验，显著水平α为5%。
正态检验结果
正态检验智能分析结果
结果说明：采用了shapiro-wilk检验其正态性，分析结果的显著性p值大于0.05，在95%置信水平下，没有呈现出显著性，故不能拒绝原假设H0，则BMI数据服从正态分布，满足单样本t检验的条件。
Step3：选择单样本t检验
选择假设检验---位置检验---单样本t检验，将BMI作为检验变量，检验值填写25，显著水平α为5%，判断条件为≤，点击开始分析，输出结果。
7. 单样本t检验结果
下表是MedSPSS给出的单样本t检验分析结果，列出了BMI的平均值、方差、标准差、置信区间、t和p值等。
8. 单样本t检验智能分析结果
结果说明：MedSPSS给出了单样本t检验的智能分析结果，在95%置信水平下，因（p =1.000>0.05），不呈现显著性，因此不拒绝原假设H0（BMI的平均值≤25），即该组人群的BMI平均水平是不高于25的，说明该组人的体重情况较为理想。
您学会了吗？
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